Key Programme Science lessons from an HIV prevention ‘Learning Site’ for sex workers in Mombasa, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In 2013, Kenya's National AIDS and STI Control Programme established a Learning Site (LS) in Mombasa County to support and strengthen capacity for HIV prevention programming within organisations working with sex workers. A defining feature of LS was the use of a Programme Science approach throughout its development and implementation. We provide an overview of the key components of LS, present findings from 23 months of programme monitoring data, and highlight key Programme Science lessons from its implementation and monitoring. METHODS: Routine monitoring data collected from September 2013 through July 2015 are presented. Individual-level service utilisation data were collected monthly and indicators of interest were analysed over time to illustrate trends in enrolment, programme coverage and service utilisation among sex workers in Mombasa County. RESULTS: Over the monitoring period, outreach programme enrolment occurred rapidly; condom distribution targets were met consistently; rates of STI screening remained high and diagnoses declined; and reporting of and response to violent incidents increased. At the same time, enrolment in LS clinics was relatively low among female sex workers, and HIV testing at LS was low among both female and male sex workers. CONCLUSION: Lessons learnt from operationalising the Programme Science framework through the Mombasa LS can inform the development and implementation of similar LS in different geographical and epidemiological contexts. Importantly, meaningful involvement of sex workers in the design, implementation and monitoring processes ensures that overall programme performance is optimised in the context of local, 'on-the-ground' realities. Additionally, learnings from LS highlight the importance of introducing enhanced monitoring and evaluations systems into complex programmes to better understand and explain programme dynamics over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».